几何可编程
打破几何对称的屈曲模式空间，为可重构表面提供可编程力学设计。
Zhang, Yunce · 王亚非 · Tao, Qiang · 刘远鹏 · 王长国
International Journal of Mechanical Sciences 2024
深度学习模型能够高精度区分几何对称与破缺对称的屈曲模式，使设计者可以选择所需的特定屈曲构型。
循环神经网络预测基里加米的本构关系时损失极低，为快速评估图案的力学响应提供了可靠工具。
拉伸响应以几何为中心，通过改变图案参数即可调节力学性能，实现目标导向的设计。
该方法重新发现了独特的屈曲模式，打破了对称限制，使新模式有可能被用于功能器件。